预测方法
需求预测方法

24.33
26.00
25.83
25.00
26.17
26.00
25.67
28.00
25.67
27.00
26.83
29.00
27.17
• 加权系数和n的取值不同,预测值的稳定性 和响应性不同。
• n越大,预测的稳定性越好,响应性越差; n越小,预测的稳定性越差,响应性越好。
• 近期数据的权重越大,预测的稳定性越差, 响应性越好。近期数据的权重越小,预测 的稳定性越好,响应性越差。
(2)加权平均法
(Weighted average method)
权数的设置原则:单调递增,远小近大 设置方法: 1、根据各期时间数列的自然数列法 销售量预测数: Q = 2、饱和权数法,单调递增,且
例:某公司1——9月份销售量资料如下,(单位: 公斤)。求:用算术及加权平均法分别预测10月 份的销售量。
一、定性预测方法
定性预测法是那些利用判断、直觉、 调查或比较分析对未来做出定性估 计的方法。包括客户意见推测法、 经营人员意见推测法、专家意见推 测法等。它们的不科学性使得它们 很难标准化,准确性有待证实。
1、德尔菲法
德尔菲法又叫专家调查法,一般由10 到 20位专家背靠背独立对某一对象进行预 测,由预测单位对专家的意见结果进行综 合处理,如果结果不符合需求,进行再次 反馈修正。经过三到四轮,预测的结果基 本趋于一致,预测单位即可做出预测判断。
2、客户意见推测法
通过征询客户的潜在需求或未来购买 计划的情况,了解客户购买商品的活动、 变化及特征等,然后在收集意见的基础上 分析市场变化,预测未来市场需求。运用 这种方法预测的客观性大大提高。
3、部门主管集体讨论法
销售预测的五种方法

销售预测的五种方法
1、均值预测法:根据销售历史记录中的数据,求出一个平均值,作为未来某一时期的预测值。
2、移动平均方法:选取一定的历史期数,以此期数的销售总量为基础,求出总量的移动平均值,然后将这个移动平均值作为预测的基础。
3、指数平滑法:将历史数据依次赋予不同的权重,经过平滑处理之后,即可得到未来销售量的预测值。
4、回归分析法:根据销售历史记录中的数据,对所有变量进行回归分析,得出回归方程,用以预测未来的销售量。
5、复合法:将前面的几种方法相结合,根据具体情况,综合考虑,从而得出最准确的预测结果。
管理学预测的方法

管理学预测的方法
管理学预测的方法可以通过以下几种途径实现:
1. 趋势分析:管理学中的预测方法之一是通过分析已有的数据和趋势来预测未来的发展方向。
这可以通过数据收集和分析,然后使用统计方法进行预测。
2. 场景分析:管理学中的另一种预测方法是通过构建不同的场景和情景来预测未来的可能发展。
这可以通过建立多个可能性和潜在变数的假设来实现。
3. 专家判断:管理学中常用的一个预测方法是通过专家的判断和意见来预测未来的发展。
这可以通过专家面对面的访谈、问卷调查或专家团队的讨论来实现。
4. 模型建立:管理学中还可以使用数学模型和仿真模拟来预测未来的发展。
这需要根据已有的数据和概念,建立适当的数学模型或仿真模型,然后通过模型来进行预测。
5. 投票和共识:在管理学中,预测可以通过团队中的投票和共识来实现。
这需要团队成员对未来发展的看法进行投票或达成共识,然后根据投票结果或共识来进行预测。
需要注意的是,预测方法的选择应该根据具体情况和预测目标进行合理选择和结合使用,以提高预测的准确性和可靠性。
大数据的预测方法

大数据的预测方法
大数据的预测方法包括以下几种:
1. 基于统计和机器学习的方法:通过对大量的历史数据进行分析和建模,使用统计学方法(如回归分析、时间序列分析等)和机器学习算法(如决策树、支持向量机、神经网络等)进行预测。
这种方法适用于已有的历史数据较多且规律明显的情况。
2. 基于数据挖掘的方法:通过挖掘大数据中隐藏的模式和关联规则,发现变量之间的相互作用,从而进行预测。
这种方法适用于数据关系复杂、规律不明显的情况。
3. 基于深度学习的方法:深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法,通过多层次的神经网络模型进行特征提取和变量关系建模,并通过反向传播算法进行模型训练和预测。
这种方法适用于数据规模庞大、特征复杂的情况。
4. 基于时间序列分析的方法:对于时间序列数据,可以使用时间序列分析方法进行预测,包括自回归模型(AR模型)、移动平均模型(MA模型)、自回归移动平均模型(ARMA模型)和自回归积分移动平均模型(ARIMA模型)等。
5. 基于复杂网络分析的方法:对于具有网络结构的数据,可以使用复杂网络分析方法进行预测,包括网络拓扑特征分析、传播动力学模型、社区发现等。
不同的预测方法适用于不同类型的数据和问题,需要根据具体情况选择合适的预测方法。
简述预测的概念及其种类

简述预测的概念及其种类预测是根据已有的信息和数据,对未来可能发生的情况、趋势或结果进行估计和预测的过程。
预测通常基于历史数据、统计分析、模型建立和推断等方法。
预测可以分为多种类型,以下是其中几种常见的预测类型:1.时间序列预测:时间序列预测是对时间序列数据中未来观测值进行预测。
它通过分析和建模过去的数据模式、趋势和季节性等特征来估计未来的变化。
常用的时间序列预测方法包括移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
2.回归分析:回归分析用于探索变量之间的关系,并根据这些关系进行预测。
它通过拟合一个数学模型来预测一个或多个因变量的值,基于已知的自变量的值。
回归分析可以通过线性回归、多项式回归和逻辑回归等方法进行。
3.机器学习预测:机器学习预测是利用机器学习算法和模型进行预测。
它根据输入的训练数据学习模式,并利用学到的模型对未知数据进行预测。
机器学习预测包括分类、回归、聚类和深度学习等方法。
4.判别分析:判别分析是根据样本的特征信息,将样本分到已知类别中的预测方法。
通过分析样本的属性特征,构建一个判定准则,从而将未知样本分配到预定义类别中。
常见的判别分析方法包括线性判别分析和支持向量机等。
5.场景分析和情景模拟:场景分析预测将未来发展分解为多个可能发生的情景或场景,进行不同情景下的预测和评估。
情景模拟则是在特定情景下进行模型模拟和预测,以评估不同决策方案或政策对未来的影响。
这些预测类型根据不同的数据特点、问题类型和预测目标选择合适的方法。
预测方法应该根据具体问题的需求和数据的特性进行选择和应用,以提供准确、可靠的预测结果。
预测方法

一、常见预测方法
预测首先要建模, 即简化现实世界, 把与预测目标相关不大的因素删除, 留下主要因素, 简化后, 人类才可以掌握现实。
所以建模就是预测对象通过简化因素来模仿或抽象, 把这个模型当成预测对象来进行预测。
由于简化了现实世界, 所以预测天然就有误差, 任何预测模型都有缺点, 所谓的预测精度都有许多限制条件, 一旦离开前提条件, 预测都是胡扯。
现在由于预测主要依靠历史数据, 所以本质都是利用事物惯性的特点来进行趋势外推 (或叫统计外推), 现在企业管理中比较常用的是移动平均法、指数平滑法、单元回归法和多元回归法, 但是一般考虑到采集数据成本, 大多数企业采用最简单的线性回归法。
趋势外推除了惯性假设, 也即事物的特性沿过去、现在和未来的时间过程延续发展, 还有一个潜在的稳定性假设, 也即该事物发展趋势的条件在预测期内是不变的。
所以趋势法天生不具备预测突变的逻辑可能。
现在预测模型很多, 超过一百种, 常见的包括线性回归、多元回归、非线性回归、移动平均法、指数平滑法、趋势分析、 AR 模型、 MA 模型、 ARMA 模型、 ARIMA 模型、 ARIMAz 模型、 TAR 模型、 GM (1, 1) 模型、 GM 残差模型、灰色序列预测、拓扑预测、线性网络预测、 BP 网络预测、 Hopfield 网络预测、模糊神经网络预测、 lyapunov 指数预测、非线性规划模型预测、投入产出模型预测、马尔可夫预测、遗传预测、分形预测等等。
下面简单介绍几种最常用预测方法的基本思想。
1. 定性预测
定性预测是在没有较充分的历史数据或收集历史数据成本过。
需求预测的方法有哪些

需求预测的方法有哪些需求预测是指利用历史数据和统计方法来预测未来市场的需求情况。
通过需求预测,企业可以更好地制定采购计划、生产计划和销售策略,降低库存成本,提高生产效率,增强市场竞争力。
需求预测的方法多种多样,可以根据具体的情况选用不同的方法来进行预测。
下面将介绍一些常见的需求预测方法。
1. 趋势分析法趋势分析法是一种常见的需求预测方法,它基于历史数据中的趋势来预测未来的需求。
这种方法适用于需求变化比较平稳的产品。
通过对历史数据进行分析,可以发现产品的需求趋势,进而预测未来的需求情况。
趋势分析法通常使用数学模型来进行预测,如线性回归、指数平滑等。
2. 季节性分析法季节性分析法是一种针对季节性需求变化的预测方法。
许多产品的销量在不同季节会有明显的变化,因此需要通过季节性分析来预测未来的需求。
这种方法通常通过对历史数据进行季节性调整,然后再进行趋势分析来预测未来的需求情况。
3. 历史法历史法是一种简单直接的需求预测方法,它基于历史数据来进行预测。
通过分析历史数据的变化情况,可以预测未来需求的趋势和规律。
历史法适用于产品需求比较稳定,且没有太多外部因素影响的情况。
4. 调查法调查法是一种通过调查受访者的意见和观点来进行需求预测的方法。
这种方法通常适用于新产品的需求预测,通过市场调查和消费者调研来获取未来需求的信息,从而进行预测。
调查法能够更加直观地了解消费者的需求,但其结果受到访调者的主观因素影响较大。
5. 场景法场景法是一种通过构建不同的市场场景来对需求进行预测的方法。
这种方法通常适用于对未来不确定性较大的市场情况进行预测。
通过构建不同的市场情景,可以对未来需求进行多种可能性的预测,进而制定相应的应对策略。
6. 统计预测法统计预测法是一种基于统计学方法进行需求预测的方法,如时间序列分析、回归分析等。
通过对历史数据进行分析和建模,可以预测未来的需求情况。
这种方法通常需要借助统计软件进行分析和建模,能够更加客观地对未来需求进行预测。
常见的预测方法

常见的预测方法一、外推法这是利用过去的资料来预测未来状态的方法。
它是基于这样的认识:承认事物发展的延续性,同时考虑到事物发展中随机因素的影响和干扰。
其最大优点是简单易行,只要有有关过去情况的可靠资料就可对未来做出预测。
其缺点是撇开了从因果关系上去分析过去与未来之间的联系,因而长期预测的可靠性不高。
外推法在短期和近期预测中用的较多。
其中常用的一种方法是时间序列法。
时间序列法是按时间将过去统计得到的数据排列起来,看它的发展趋势。
时间序列最重要的特征是它的数据具有不规则性。
为了尽可能减少偶然因素的影响,一般采用移动算术平均法和指数滑动平均法。
1.移动算术平均法。
移动算术平均法是假设未来的状况与较近时期有关,而与更早的时期关系不大。
一般情况下,如果考虑到过去几个月的数据,则取前几个月的平均值。
2.指数滑动平均法。
指数滑动平均法只利用过去较近的一部分时间序列。
当时间序列已表现出某种规律性趋势时,预测就必须考虑这些趋势的意义,因此要采用指数滑动平均法。
指数滑动平均法是对整个时间序列进行加权平均,其中的指数为0~1之间的小数,一般取0.7~0.8左右。
二、因果法因果法是研究变量之间因果关系的一种定量方法。
变量之间的因果关系通常有两类:一类是确定性关系,也称函数关系;另一类是不确定性关系,也称相关关系。
因果法就是要找到变量之间的因果关系,据此预测未来。
1.回归分析法。
没有因果关系的预测只是形式上的一种预测,而找出因果关系的预测才是本质的预测。
回归分析法就是从事物变化的因果关系出发来进行的一种预测方法,不仅剔除了不相关的因素,并且对相关的紧密程度加以综合考虑,因而其预测的可靠性较高。
回归分析的做法是:首先进行定性分析,确定有哪些可能的相关因素,然后收集这些因素的统计资料,应用最小二乘法求出各因素(各变量)之间的相关系数和回归方程。
根据这个方程就可预测未来。
在技术预测中,多元回归分析很有价值。
2.计量经济学方法。
经济计量预测方法是伴随着电子计算机的出现,从20世纪50年代逐步兴起的,并于20世纪60年代获得了广泛的成功。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
一、市场预测概念 (一)概念 市场预测是指以市场调查所获取的信息资料为基础,运 用科学的方法,对未来一定时期内市场发展的状况和发 展趋势作出的正确估计和判断。 (二)分类 1、按预测的范围分:宏观预测、微观预测 2、按预测的时间分:短期预测、近期预测、中期预测、 长期预测 3、按预测的结果和性质分:定性预测、定量预测 4、预测的内容分:购买力预测、需求预测、供给预测、 资源预测、价格预测、市场占有率预测 5、按项目评估的要求分:市场潜量预测、市场发展趋势 预测 6、按市场预测性质分:综合性预测、专项预测
(四)需求交叉弹性 1、相关产品 指在使用价值上存在着某种相互依存,相互作用 关系的产品。包括替代产品,互补产品。 替代产品:指在使用价值上可以相互替代的产品 互补产品:指在使用价值上相互补充、合并使用 才能产生应有效用的产品。
2、需求交叉弹性 需求交叉弹性是某种产品需求量的变化率与其相关产品 价格变化率的比率 公式: E Q Q P P
第三节 市场潜量预测 一、市场潜量概念 二、购买力估算法 三、弹性系数预测法 四、最终用途法
一、市场潜量概念 市场潜量就是实际销售量与未满足需求量之和 二、购买力估算法 就是通过分析全社会总购买力,分析购买力投向、 导出对某种产品的需求量。 步骤: (一)预测社会购买力 M0——现金 M1——M0;单位活期存款;个人持有信用卡存款 M2——M1;居民储蓄存款;单位定期存款 M3——M2;金融债券;商业票据;大额可转让定期存单 (二)分析购买力投向 (三)根据某种产品在某类购买力中所占比重,估算该 产品的需求潜量
二、市场调查的方法 (一)分类 1、根据调查的内容及针对性分:市场环境调查、 市场专题调查 2、按调查对象的范围分:全面调查和抽样调查 3、按调查的途径分:直接调查、间接调查 (二)常用的调查方法 1、观察调查法 2、询问调查法 3、实验调查法 4、抽样调查法
三、市场调查资料的整理
第二节 市场预测概述 一、市场预测概念 二、市场预测的方法
1 1 ˆ t 1 y X t X t 1 X t n 1 n n ——第t+1期的预测值
1) M( t
i t n 1
t
一次移动平均法不足之处: ①只能作一步预测,误差较大 ②只适用于基本趋势呈平均发展的时间序列 ③未考虑时间的远近对未来有不同影响的因素
(一)移动平均法 就是利用序时平均的方法,对原有时间数列逐项移动计 算系列序时平均数,从而形成一个派生的序时平均数时 间数列。 1、一次移动平均法 是在算术平均数的基础上,直接以本期(t期)移动平 均值作为下期(t+1期)预测值的方法。 预测模型:
Yt+1 ——第t期的一次移动平均值 1) M( Xi t——第I期的统计值 N——移动平均的项数
2、二次移动平均法 是对一次移动平均值再进行移动平均,并根据 实际值,一次移动平均值和二次移动平均值之 间的滞后关系,建立预测模型进行预测。 ˆ t T a t b t T 模型为: y
1) ( 2) a t 2M( M t t
2 1) ( 2) bt M( M t t n 1 1 t (1) ( 2) Mt Mi
(五)多种弹性系数综合预测法 是将需求的价格弹性系数,收入弹性系数和交叉 弹性系数结合起来,对市场需求量进行预测。 模型:Q Q 1 E P E Y E P
n At Ao
AP
Ar
Ay
r
B1
AB
Br
QAt——A产品预测期需求量 QAO——A产品基期需求量 EAP——A产品需求的价格弹性 EAY——A产品需求的收入弹性 N——A产品的相关产品数目 PAr——A产品价格变化率 PBr——B产品价格变化率 Yr——收入变化率
四、最终用途法 最终产品:指本期生产、本期不再加工,可供社会最终消费和使用 的产品 中间产品:指本期生产,但又被加工为其他产品的产品 最终用途法:是在己知各部门生产规模的情况下,通过测算各部门 对中间产品的消耗系数,来预测中间产品的需求量。 具体步骤:1、分析产品的可能用途 2、计算该中间产品在各生产部门的消耗系数 3、调查各生产部门的最终产品生产规模 4、计算、汇总各生产部门对该中间产品的需求量 5、考虑产品的出口需求,直接消费需求,从而求其总需求量。 公式: Q Q Y C X QA=A中间产品的总需求量 Qi=I部门生产规模 Yi=I部门单位产品对A产品的消耗系数 CA——A产品的直接消费需求 XA——A产品的出口需求 N——消耗A产品的部门数
AB At A0 Bt Bo
Q A0
PBo
EAB——产品A的需求量对产品B的价格弹性系数 QAt——A产品考察期的需求量 AA0——A产品基期的需求量 PBt——B产品考察期的价格 PBo——B产品基期的价格 当 EAB>0时,A、B两种产品互为替代品 EAB<0时,A、B两种产品互为互补品 EAB=0时,A、B两种产品无关 预测模型: QAt=QAo(1+EAB· PBr)
(三)市场预测内容 1、需求预测 2、供应预测 3、产品价格变动趋势预测 4、产品市场占有率和寿命周期预测 5、产品的营销范围、方式和费用预测 6、产品生产所需的资源预测
二、市场预测的方法 (一)市场预测的程序 1、确定预测目的 2、资料的收集、整理和分析 3、选用适当的方法作出预测分析 4、分析预测误差,检验预测模型 5、选定预测方案、编写预测报告 (二)市场预测的方法 1、直观判断法 2、趋势外推法 3、因果关系法
2
xy y x x2 X x
n i1
yi
1 n X Xi n i 1
(二)对预测方程进行相关性检验 相关系数公式: n xy X y r n X 2 X 2 n y 2 y 2 一般:-1<r<1 当:r<0 说明X与Y之间存在着负相关 r=-1 说明X与Y之间存在完全负相关 r=0 说明X与Y之间毫无关系 r=1 说明X与Y存在着完全正相关 r>0 说明X与Y存在着正相关
四、产品寿命周期分析法 (一)概念 产品寿命周期:指新产品试制成功后,从 投入市场到被市场淘汰为止的一段时期。 一般分:导入期、成长期、成熟期、衰退 期
销 售 量
导入期
成长期
成熟期
衰退期
(二)产品寿命周期分析的方法 1、销售增长率 当销售增长率>10% 成长期 0<销售增长率<10% 成熟期 销售增长率<0 衰退期 2、产品普及率 产品普及率<10% 导入期 10%产品普及率<30% 成长期 30%产品普及率<70% 成熟期 产品普及率>70% 衰退期 3、类比法 4、相关产品法 5、技术寿命法
Q t Q0 Es Q0 P P0
Q t Q 0 Pt P0 Es Q P 0 0 Q P Q 0 P0
或:
Q t Q0 1 E s Pr
(三)需求收入弹性预测法 需求收入弹性:指商品或劳务需求量的变化率与收入变 化率的比率。 公式: E Q Q Y Y
三、弹性系数预测法 是根据产品的价格或收入弹性来预测产品需求量或供给量的预测方法。 (一)需求价格弹性预测法 需求价格弹性:指商品或劳务需求量的变化率与其价格变化率的比率。 公式: Ed= Q t Q0 Pt P0
Q0 P0
=
Q P Q 0 Po
Ed——需求的价格弹性系数 Q0——价格变动前的需求量 Qt——价格变动后的需求量 P0——基期价格 Pt——变动后的价格 △Q——需求变化量 △P——价格变动量 需求价格弹性预测法的预测模型为:
三、回归预测法 就是分析变量之间相关关系的数理统计方法 一元线性回归分析步骤: (一)建立回归方程
ˆ a bx y
X——自变量 y ˆ ——因变量 a、b—回归系数
ˆ bX ay 其中: 1 n
y
b
xy n X Y x n X
2
第三章、市场预测与产品需求分析 第一节 市场调查 第二节 市场预测概述 第三节 市场潜量预测 第四节 市场发展趋势预测 第五节 市场需求综合分析和产品方案论证
第一节 市场调查 一、概念 二、市场调查的方法 三、市场调查资料的整理
一、概念 (一)概念 市场调查是对拟建项目产品需求供应的历史与现状进行调查,为市 场预测和制定产品方案提供信息资料。 (二)程序 1、准备阶段 2、调查阶段 3、整理阶段 4、总结阶段 (三)市场调查内容 1、市场环境调查 2、产品需求调查 3、产品供应调查 4、产品价格调查 5、消费者调查 6、竞争者调查
2
下四分位数= ,上四分位数= N——预测结果项数
N 1 数
y
i 1 n
yi
n
y
yf f
y——平均预测值 Yi——各位专家预测值 N——专家人数
二、时间序列预测法 时间数列:将某一统计指标在不同时间上的 数值,按时间,先后顺序排列,以反映现象 发展变化过程的统计数列。 时间数列预测法:通过分析统计数据依时间 变化的规律,对未来的市场供求作出预测。
n i t n 1
ˆ t T ——第t+T期的预测值 y 注意:①历史数值的分布应有直接趋势;②一 次和二次移动平均的项数应相等;③只适用作 短期预测
(二)指数平滑法 一次指数平滑法:把第t期的指数平滑值作为t+1值的预 测值 ˆ t 1 St 1 ax t 1 a St1 y 1 预测模型: ˆ t 1 ——第t+1期的预测值 y St 1 ——第t期的一次指数平滑值 1 S t 1 ——第t-1期的一次指数平滑值 a——平滑系数;0<a<1 Xt——第t期的统计值 注意:①一般只作一步预测 ②仅适用于没有明显上升和下降趋势的时间序列 ③平滑系数的取值应视时间序列的具体情况而言 ④初始值的取值一般有两种:用第一期的实际数作初始 值;或用序列最初若干期的平均数作初始值。